PICasso：AI驱动光芯片设计框架，自动化优化性能提升显著

近日，研究团队在arXiv发布论文《PICasso：面向硅光子器件自主优化的AI赋能设计框架》，提出了一套完整的AI辅助光电子集成电路（PIC）自动化设计解决方案。该框架构建了从自然语言描述到最终版图（GDS）的生成流水线，集成了工艺设计套件（PDK）知识注入、自动布局布线、设计规则检查（DRC）/版图与电路图对照（LVS）验证以及基于SAX的光子仿真功能。

为系统评估AI驱动的光子设计能力，团队创建了PIC-Set基准测试集，包含36项参数化PIC设计任务，覆盖基础光子元件到多组件电路。在此基准上，研究人员对多个前沿大语言模型进行了统一评估，引入了结构/功能规范满足率（Spec@k）、优化效率和抗扰动鲁棒性等新指标。实验显示，PICasso框架显著提升了端到端设计规范满足度：在高度复杂电路上，结构Spec@3达到92.7%，功能Spec@3达52%。

更关键的是，通过仿真引导的优化，PICasso持续降低了电路插入损耗，平均损耗从4.98dB降至3.25dB，改善达1.74dB。研究表明，结构化领域约束、物理验证和仿真反馈能将大语言模型从脆弱的网表生成器转变为实用的PIC设计代理，其生成的可制造布局在运行时间上可与基于图形界面的手动工作流程竞争。该框架为光子芯片设计自动化开辟了新路径，有望加速光子集成电路的研发周期。